堆排序

什么是堆排序 堆排序是使用二叉堆这样强大的数据结构来实现的排序 回顾:二叉堆的特性 二叉堆本质上是一种完全二叉树 最大堆(最小堆)的堆顶是整个堆中的最大(最小)元素 原理 当我们删除一个最小堆的堆顶的时候是把堆顶的元素删除,并把最后一个元素拿到堆顶 这时如果我们不把堆顶元素删除,而是把堆顶和最后一个元素替换,并把堆的有效长度减1 之后向下调整67,使堆保持稳定 重复上述操作将现在有效长度内的最后... 阅读详情
#include<iostream>

#define LEFT(i)  (i<<2)
#define RIGHT(i)  ((i<<2)+1)

using namespace std;
void swap(int& small, int& big)
{
     int temp = small;
     small = big;
     big = temp;
}
/*
|把父节点和两个儿子节点做比较,把最大数的下标值存入largest
|当父节点arr[root]比arr[leftchild]和ar[rightchild]时,
|函数heap_adjust退出。下一次找最大数就是从左儿子节点开始的,
|依次往下,比较父节点和子节点的大小。
*/
void heap_adjust(int arr[], int root, int size)
{
	int leftchild = LEFT(root);
	int rightchild = RIGHT(root);
	int largest;
	if (size < 1)
		return ;

	if ( leftchild <= size && arr[leftchild] > arr[root])
		largest = leftchild;
	else
		largest = root;

	if ( rightchild <= size && arr[rightchild] > arr[root])
		largest = rightchild ;

	/*
	| 上面已经把父节点arr[root]和左右儿子节点做大小比较(arr[leftchild],arr[rightchild])
	| 当arr[leftchild]或arr[rightchild]大于父节点时,就交换他们的位置,
	| 此时这棵树就是最大堆
	|
	|但还要确保以孩子节点为根的子树也是最大二叉树堆,所以依次比较,也就是递归比较
	*/
	if ( largest != root )
	{
		swap (arr[root], arr[largest]);
		heap_adjust(arr, largest, size);
	}
}

/*
 |序列中从arr[size/2+1]开始一直到arr[size-1]
 |在映射到完全二叉树的过程中都为叶子节点,即都为一颗独立的二叉树
 |且都是只包含一个节点(即自己本身)的完全二叉树
 |
 |所以在建树的时候,从arr[size/2 : 0]反向建树,
 |这样可以确保在对构建完整的二叉树从上至下,从左至右,所遵循的次序
 |与序列中从0 -> (size-1)的循序是对应的。
*/
void build_heap(int arr[], int size)
{
     for (int i = size/2; i >= 0; i-- )
         heap_adjust(arr, i, size);
}
/*
|首先调用build_heap()构建一个最大堆,映射到二叉树就是:
|映射每一棵二叉树上,父节点永远都是大于或等于子节点的。
|
|二叉树构建完成后,我们知道arr[1]永远是整棵树中最大的数
|所以把arr[1]和arr[last]交换,也就是把arr[1]这个最大数放到序列队位
|
|此时显然只需要比较前面last-1个数,也就是size -=1
|然后在剩余的last-1个节点中把次大树放到size-2的位置,也就是对应序列中倒数第二,次大数的位置
|
|依次迭代...
|
|直到还剩最后两个数,进行最后依次比较。
|
|由于每个函数都是传递的引用,所以对应大小次序的调整都直接是改变序列的。
|也就达到了排序的目的。
*/
void heap_sort(int arr[], int size)
{
	build_heap(arr, size);
	/*
	|这里last>=2是因为在heap_adjust()中比较最后两个数的大小就可以
	|而不需要把最后一个数自身与自身进行比较。
	|显然这样减少了比较次数和函数调用的次数
	*/
	for ( int last = size; last >= 2; last--) 
	{											
		swap(arr[last], arr[0]);
		size -= 1;
		heap_adjust(arr, 0, size);
	}
}
//创建最大堆
int main()
{
    const int size = 10;
    int iarray[size] = {15,3,4,9,25,60,87,88,92,5};
    build_heap(iarray,size-1);
    
	heap_sort(iarray, size-1);
    for (int i = 0; i < size; i++ )
    cout << iarray[i] << " ";
    
    cin.get();
    return 0;
}

WRF中使用ERA5再分析数据    本人在做一些实例时,需要用到最新的ERA5再分析数据集,其中我下载的是ERA5 hourly data on pressure levels form 1979 to present和ERA5 hourly data on single levels from 1979 to present中的3天数据。 1、注册climate copernicus账号 下载ERA5数据前先要注册其账号 2、选择变量    WRF中对于气象数据的字段有具体的要求, ...... 阅读详情

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